Resumen

En la actualidad, hay muchas enfermedades que deben identificarse en sus fases iniciales para iniciar los tratamientos pertinentes. De lo contrario, podrían ser incurables y mortales. Por este motivo, es necesario analizar datos médicos complejos, informes médicos e imágenes médicas en menos tiempo pero con mayor precisión. Incluso hay casos en los que ciertas anomalías no pueden ser reconocidas directamente por los humanos. En el ámbito de la salud, para la toma de decisiones computacional, se utilizan enfoques de aprendizaje automático en este tipo de situaciones en las que es necesario realizar un análisis crucial de los datos médicos para revelar relaciones ocultas o anomalías que no son visibles para los humanos. Implementar algoritmos para realizar estas tareas es difícil, pero lo que lo hace aún más complicado es aumentar la precisión del algoritmo y, al mismo tiempo, reducir el tiempo necesario para su ejecución. Al principio, el procesamiento de grandes cantidades de datos médicos era una tarea importante que dio lugar a la adaptación del aprendizaje automático al ámbito biológico. Desde entonces, los campos de la biología y la biomedicina han alcanzado cotas más altas explorando más conocimientos e identificando relaciones que nunca antes se habían observado. La preocupación por tratar a los pacientes no sólo en función del tipo de enfermedad, sino también de su genética, está alcanzando su punto álgido, lo que se conoce como medicina de precisión. Cada día se realizan y prueban modificaciones en los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento a la hora de analizar y presentar información más precisa. En el ámbito sanitario, desde la extracción de información de documentos médicos hasta la predicción o el diagnóstico de una enfermedad, el aprendizaje automático ha estado implicado. La imagen médica es un apartado que ha mejorado mucho con la integración de algoritmos de aprendizaje automático en el campo de la biología computacional. Hoy en día, muchos diagnósticos de enfermedades se realizan mediante el procesamiento de imágenes médicas utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Además, la atención al paciente, la asignación de recursos y la investigación sobre tratamientos para diversas enfermedades también se están llevando a cabo utilizando la toma de decisiones computacional basada en el aprendizaje automático. A lo largo de este artículo, se analizarán diversos algoritmos y enfoques de aprendizaje automático que se están utilizando para la toma de decisiones en el sector sanitario, junto con la implicación del aprendizaje automático en las aplicaciones sanitarias en el contexto actual. Con el conocimiento explorado, se hizo evidente que los métodos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales han funcionado extremadamente bien en el campo de la biología computacional con el apoyo de la alta potencia de procesamiento de los sofisticados ordenadores modernos y se están aplicando ampliamente debido a su alta precisión de predicción y fiabilidad. Si se tiene en cuenta el panorama general combinando las observaciones, se observa que la biología computacional y la toma de decisiones biomédicas en el ámbito de la atención sanitaria han pasado a depender de algoritmos de aprendizaje automático, por lo que no pueden separarse del campo de la inteligencia artificial.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:algoritmos, máquina, toma de decisiones computacional, biología computacional, campo, toma de decisiones, aprendizaje automático, datos médicos, datos médicos complejos, análisis de datos cruciales
• Keywords:algorithms, machine, computational decision making, computational biology, field, decision making, machine learning, medical data, complex medical data, crucial data analysis